미래 유망직업 < AI 엔지니어>

AI 엔지니어는 인공 지능(AI) 시스템의 개발, 구현 및 유지 관리를 전문으로 하는 전문가이다.

AI가 계속 발전함에 따라 AI 시스템을 개발, 구현 및 유지 관리할 수 있는 전문가에 대한 수요가 증가할 전망이다.

 

주요 업무

1. 연구 및 개발: 새로운 AI 기술, 알고리즘 및 기술을 탐색하기 위해 연구에 참여한다. 또한 해당 분야의 최신 발전 사항을 최신 상태로 유지하고 지속적으로 지식을 향상한다.
2. 기계 학습 모델 개발: 대량의 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 기계 학습 모델을 설계하고 개발한다. 적절한 알고리즘을 선택하고, 데이터를 전처리하고, 모델을 훈련하고, 성능을 최적화한다.
3. 데이터 준비 및 분석: 대규모 데이터 세트로 작업하여 AI 모델 교육에 적합하도록 정리하고 변환한다. 탐색적 데이터 분석을 수행하여 통찰력을 얻고 모델 개발을 위한 관련 기능을 추출한다.
4. 알고리즘 선택 및 최적화: 다양한 알고리즘을 평가하고 특정 작업에 가장 적합한 알고리즘을 선택한다. 정확도, 효율성 및 확장성을 개선하기 위해 알고리즘을 미세 조정하고 최적화한다.
5. 소프트웨어 개발: 코드를 작성하고 AI 기능을 통합하는 소프트웨어 애플리케이션을 개발한다. 기존 소프트웨어 인프라 내에서 AI 시스템을 구현하거나 처음부터 맞춤형 설루션을 구축할 수 있다.
6. 모델 배포 및 통합: 훈련된 모델을 프로덕션 환경에 배포하여 다른 시스템 또는 플랫폼과 통합되도록 한다. 실시간 성능, 확장성 및 안정성을 위해 모델을 최적화한다.
7. 성능 모니터링 및 유지 관리: 배포된 AI 시스템의 성능을 모니터링하여 발생할 수 있는 문제나 병목 현상을 식별하고 해결한다. 새로운 데이터를 사용할 수 있게 되면 모델을 지속적으로 개선하고 업데이트한다.
8. 데이터 과학자 및 연구원과의 협업: 데이터 과학자, 연구원 및 기타 이해 관계자와 긴밀히 협력하여 요구 사항을 이해하고 프로젝트 목표를 정의하며 특정 요구 사항을 충족하는 AI 설루션을 개발한다.
9. 윤리적 고려 사항: AI 시스템을 개발할 때 공정성, 투명성 및 개인 정보 보호를 보장할 때 윤리적 영향을 고려한다. 데이터 및 알고리즘의 편향과 같은 문제를 해결하고 책임 있는 AI 관행을 위해 노력한다.
10. 지속적인 학습: 빠르게 진화하는 AI 분야에 대한 최신 정보를 얻기 위해 지속적인 학습에 참여한다. 또한 지식과 기술을 확장하기 위해 회의, 워크숍 및 온라인 과정에 참여한다.

전반적으로 AI 엔지니어는 모델 설계 및 교육에서 실제 응용 프로그램에 배포하는 것까지 AI 시스템 개발에서 중요한 역할을 한다. 그들은 AI, 기계 학습 및 소프트웨어 엔지니어링에 대한 전문 지식을 결합하여 작업을 자동화하고 의사 결정을 개선하며 사용자 경험을 향상하는 지능형 설루션을 만든다.

 

진출 분야 및 직종

1. 기술 회사: 많은 AI 엔지니어는 AI 개발 및 응용 분야를 전문으로 하는 기술 회사에 고용되어 있다. 이러한 회사는 기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로봇 공학 또는 AI 기반 소프트웨어 개발과 같은 영역에 집중할 수 있다. 예를 들면 Google, Microsoft, Amazon, IBM, Apple 및 AI 공간의 신생 기업이 있다.
2. 연구 기관 및 대학: 종종 연구 기관 및 대학에서 일하며 연구원 및 과학자와 협력하여 AI 분야를 발전시킨다. 그들은 최첨단 연구에 기여하고, AI 알고리즘을 개발하고, AI 기능의 한계를 뛰어넘는 프로젝트에 참여한다. 예를 들면 OpenAI, DeepMind와 같은 연구소 및 AI에 중점을 둔 부서가 있는 교육 기관이 있다.
3. 금융 및 은행: 금융 및 은행 부문은 AI 엔지니어를 고용하여 다양한 목적을 위한 AI 모델 및 알고리즘을 개발한다. 그들은 위험 평가, 사기 탐지, 알고리즘 거래, 신용 점수, 고객 세분화 및 개인화된 금융 추천과 같은 작업을 수행할 수 있다. 금융 기관과 핀테크 회사는 종종 이러한 분야를 전담하는 AI 팀을 두고 있다.
4. 의료:  의료 산업에서 중요한 역할을 하며 AI를 활용하여 환자 치료, 진단, 약물 발견, 의료 영상 분석 및 맞춤형 의료를 개선하는 프로젝트에 참여한다. 그들은 의료 전문가, 데이터 과학자 및 연구원과 협력하여 질병 진단, 치료 계획 및 건강 모니터링을 지원하는 AI 모델을 개발한다.
5. 전자상거래 및 소매: 전자상거래 및 소매 부문에서 수요가 많다. 개인화된 제품 추천, 수요 예측, 재고 관리, 고객 세분화 및 사기 탐지를 위한 AI 알고리즘을 개발한다. Amazon, Alibaba 및 Walmart와 같은 회사는 AI 기술에 크게 의존하여 운영 및 고객 경험을 향상한다.
6. 제조 및 산업 자동화: 제조 및 산업 자동화를 위한 지능형 시스템 개발에 참여한다. 그들은  예측 유지 보수, 품질 관리, 제조 프로세스 최적화, 로봇 공학 및 공급망 관리와 관련된 프로젝트에 참여한다. 그들의 작업은 제조 환경에서 효율성을 높이고 비용을 절감하며 전반적인 생산성을 향상하는 것을 목표로 한다.
7. 운송 및 자율주행차: 자율주행차가 부상하면서 AI 엔지니어는 자율주행차 및 기타 자율주행 운송 시스템에서 내비게이션, 인식, 물체 인식 및 의사결정을 위한 AI 알고리즘 개발에 참여하고 있다. 그들은 자동차 회사, 신생 기업 및 연구 기관과 협력하여 자율 주행 차량 기술을 발전시킨다.
8. 정부 및 국방: 정보 분석, 사이버 보안, 감시, 위협 감지 및 의사 결정 지원 시스템을 포함한 다양한 애플리케이션을 위한 AI 설루션을 개발하기 위해 정부 기관 및 국방 조직에서 일할 수 있다. 그들은 국가 안보 및 국방 능력 향상을 목표로 하는 프로젝트에 기여한다.

 

필요한 학습과 자격

1. 수학 및 프로그래밍에 대한 견고한 기초 확보: 선형 대수학, 미적분학, 확률 및 통계를 포함한 수학에 대한 강력한 이해를 습득하는 것부터 시작하는 것이 좋다. 또한 Python, Java 또는 C++와 같이 AI에서 일반적으로 사용되는 프로그래밍 언어에 대한 숙련도를 개발해야 한다. 
2. 관련 학위 취득: 컴퓨터 과학, 데이터 과학 또는 기계 학습과 같은 AI 관련 분야에서 학사 또는 석사 학위를 취득해야 한다. 이 프로그램은 AI, 기계 학습 알고리즘, 데이터 분석 및 프로그래밍의 기초를 다루는 과정을 제공한다. 특히 AI 및 기계 학습에 중점을 둔 선택 과정 또는 집중 선택을 고려한다.
3. AI 개념과 기술에 대한 지식과 경험을 추구한다. 자습 및 온라인 리소스로 공식 교육을 보완하며 머신 러닝, 딥 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 강화 학습과 같은 AI 관련 주제를 살펴보는 것이 좋다. Coursera, edX 및 Udacity와 같은 온라인 플랫폼은 AI 관련 과정 및 프로그램을 제공한다.
4. 프로젝트 작업 및 포트폴리오 구축: AI 엔지니어가 되기 위해서는 실무 경험이 중요하다. 기계 학습 모델 구현, 데이터 세트 분석 또는 AI 관련 문제 해결과 관련된 개인 프로젝트를 수행한다. 프로젝트를 보여주는 포트폴리오를 구축하고 AI 기술을 효과적으로 적용할 수 있는 능력을 입증하는 것이 좋다.
5. AI 도구 및 프레임워크에 익숙해지기: Tensor Flow, PyTorch 또는 scikit-learn과 같은 인기 있는 AI 라이브러리 및 프레임워크에 능숙해져야 한다. 이러한 도구는 AI 애플리케이션 개발을 위해 사전 구축된 기능과 알고리즘을 제공한다. 이러한 프레임워크를 사용하여 데이터를 사전 처리하고, 모델을 훈련하고, 성능을 평가하고, AI 시스템을 배포하는 방법을 이해한다.
6. Kaggle 대회 및 오픈 소스 프로젝트에 참여: Kaggle은 기계 학습 대회를 주최하는 온라인 플랫폼이다. 이러한 대회에 참가하면 실제 문제를 해결하고 다른 참가자로부터 배울 수 있다. 오픈 소스 AI 프로젝트에 기여하면 다른 AI 애호가와 협업하고 실질적인 경험을 얻는 데 도움이 될 수 있다.
7. 인턴십 또는 초급 직위 찾기: AI 기술과 관련된 인턴십 또는 초급 직책을 찾는다. 이를 통해 귀중한 업계 경험을 제공하여 기술을 적용하고 실제 AI 프로젝트에 노출될 수 있다. 인턴십은 나중에 정규직으로의 문을 열 수도 있다.
8. 최신 동향 및 연구에 대한 최신 정보 유지: AI는 빠르게 진화하는 분야이므로 새로운 기술, 알고리즘 및 연구 논문을 최신 상태로 유지하는 것이 중요하다. AI 콘퍼런스를 팔로우하고, 연구 간행물을 읽고, 포럼, 모임 및 온라인 그룹을 통해 AI 커뮤니티에 참여한다. 지속적인 학습을 통해 AI 발전의 최전선에 설 수 있다.
9. 고급 교육 또는 전문화 고려: 지식과 전문성을 심화하려면 박사 학위 취득을 고려할 수 있다. AI 또는 관련 분야에서. 고급 학위는 학계 또는 산업계에서 연구 직위 또는 더 높은 수준의 역할에 대한 문을 열 수 있다.
10. 지속적으로 기술 향상: AI는 지속적인 학습과 적응이 필요한 분야이다. 호기심을 갖고 새로운 아이디어를 탐색하고 온라인 과정, 워크숍 및 인증을 통해 계속해서 기술을 구축하는 것이 필요하다. 관심사와 경력 목표를 기반으로 AI에 대한 전문성을 개발하는 것이 좋다.

AI 엔지니어가 되는 것은 헌신, 지속적인 학습 및 실제 경험이 필요한 여정임을 염두해야 한다. 진행하면서 새로운 도전에 마음을 열고 다른 사람과 협력하고 AI 기술의 한계를 뛰어넘는 데 열정적인 호기심이 필요하다